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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于差异性信息的RGBT跟踪增强融合方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119810146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411780563.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于差异性信息的RGBT跟踪增强融合方法及系统是由肖云;李鹏程;周宇;李成龙;刘磊;汤进设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于差异性信息的RGBT跟踪增强融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于差异性信息的RGBT跟踪增强融合方法及系统，方法包括：输入数据处理；多模态ViT特征提取，其中，在ViT的特定层如第4层、第7层、第10层中集成ADEF模块，用于增强模态特定的特征表示。ADEF模块通过计算并减去跨模态融合注意力矩阵；特征差异增强融合，其中，在ViT的最后一层之后，应用FDEF模块。FDEF模块通过减去跨模态相似性矩阵，保留并放大每个模态的独特特征，进一步提高多模态融合的质量；目标状态预测。本发明解决了特征表示不纯净、融合策略不完善以及适应能力有限的技术问题。

本发明授权一种基于差异性信息的RGBT跟踪增强融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于差异性信息的RGBT跟踪增强融合方法，其特征在于，所述方法包括： S1、接收并分割RGB图像与热红外TIR图像对，得到并展平图像块，得到图像序列；利用嵌入层、位置编码，将图像序列转换为特征向量； S2、进行多模态ViT特征提取操作，将特征向量通过ViT，进行特征提取、关系建模，以基于自注意力机制捕获模态内部相关性信息；在ViT集成ADEF模块，计算并减去跨模态融合注意力矩阵，获取RGB模态特征表示增强向量、TIR模态特征表示增强向量； S2包括： S21、对特征向量中的RGB模态和TIR模态，分别计算自注意力矩阵Attnr、Attnt； S22、对RGB模态、TIR模态，计算跨模态融合注意力矩阵Attnfused； S23、从自注意力矩阵中减去跨模态融合注意力矩阵，以求取差异注意力矩阵Attn'r、Attn't： Attn'r＝Attnr-Attnfused Attn't＝Attnt-Attnfused S24、根据差异注意力矩阵，处理得到差异特征； S25、将差异特征与原始特征相加，并通过残差连接传递，完成ADEF模块中的特征融合操作： S3、进行特征差异增强融合操作，在ViT的最后一层集成并应用FDEF模块，以求取并减去跨模态相似性矩阵，保留并放大RGB模态特征表示增强向量、TIR模态特征表示增强向量中的模态独特特征，通过元素级加法进行融合，得到增强多模态特征； S3包括： S31、进行跨模态注意力计算，对RGB模态特征表示增强向量、TIR模态特征表示增强向量，分别计算跨模态注意力权重，并生成跨模态融合特征； S32、进行差异特征计算，从原始特征中，减去跨模态融合特征，得到独特差异特征F'rt： S33、对独特差异特征，进行跨模态注意力再计算操作，得到增强差异特征； S34、进行多模态特征融合，将增强差异特征与TIR模态的查询矩阵相加，融合得到增强多模态特征： Ffused＝MLPF″rt+Qt 式中，MLP表示多层感知机； S4、根据增强多模态特征进行目标状态预测，利用预置跟踪头预测目标位置、状态，将待跟踪多模态图像输入DEFNet，输出跟踪结果。

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